Modelos y Escenarios de Cambio Climático Tereza Cavazos Dept. de Oceanografía Física Baja California, México
CONTENIDO 1. Modelos Climáticos y las Computadoras 1.1 Evolución de los modelos globales usados por el IPCC 1.2 Ecuaciones primitivas de los modelos climáticos
1.3 GCMs vs MCReg
2. Re-escalamiento climático regional 2.1 Experimento CORDEX
2.2 Proceso de selección de mejores modelos e incertidumbres
3. Acciones estratégicas para modelación
John von Newmann, las computadoras y la modelación atmosférica Padre de las computadoras digitales
1940s el matemático húngaro-Americano John von Newmann construyó la primera computadora digital (ENIAC) en la Universidad de Princeton. Desarrolló programas para almacenar información en lo que ahora se conoce como la Unidad de Memoria de la Computadora Esto ayudó a que las computadoras fueran mas rápidas.
(CPU).
1950s aparecen las computadoras digitales. Se vende la primera computadora comercial: la IBM 701. Se hace extensivo el uso de técnicas de pronóstico basadas en la solución numérica de las ecuaciones básicas que gobiernan la evolución temporal del movimiento de gran escala de la atmósfera (ecuaciones primitivas).
John von Newmann, las computadoras y la modelación atmosférica
En los 60s – 70s aparecen las primeras versiones de los modelos climáticos de circulación global (MCG o GCMs), cuando las computadoras ya eras suficientemente rápidas y podían almacenar bastante información (Suki Manabe – University of Princeton – GFDL Group).
A principios de los 70s se lanzan los satélites meteorológicos y a finales de la década se desarrollan los modelos de mesoescala dinámica (modelos climáticos regionales)
Para el año 2000 Ya existen modelos complejos en todas las escalas en más de 15 centros de investigación del mundo.
Si se corriera un modelo numérico actual con una computadora de los años 50s, como la ENIAC, se tardaría varios meses para hacer un pronóstico de un sólo día.
Evolución de la Modelación Climática Resolución > 500 km
El avance inicial de las computadoras (en rapidez y capacidad) se debe en parte a la influencia y necesidad de los grupos de modelación atmosférica.
> 100 km
Land Ice
Evoluciรณn de la Modelaciรณn Climรกtica y el IPCC
ES Coupled Climate Models (~100 Km)
500 km, baja complejidad
and Regional Climate Models (~ 25 km)
Reportes del IPCC
AR6
1990 1995
2001 2007 2013
2020
Modelos del CMIP5 usados en el AR5 del IPCC
Modelación Acoplada 3-Dimensional Siete Ecuaciones Primitivas o de gobierno de la evolución temporal del movimiento en la atmósfera: 1 Ecuación de Estado 1 Ecuación Hidrostática 1 Ecuación Termodinámica 3 Ec. de Momento (u, v, w): 2a ley de Newton 1 Ecuación de Continuidad (DIV)
p=RT -1/ p/z = g = FGP dQ = dU + dW=cpdT-dP dV/dt = V/t + V. V ( . V)H = - w/z
Solución de ecuaciones de movimiento en cada punto de malla:
Diferencia entre MCG y un MCReg Ecuaciones de gobierno en coordenadas cartesianas/isobáricas
Cambio local
Advección Advección Horiz. Vert. Coriolis
FGP
V V V V fk V Fricción t p T T Qrad Qcon T V T DH t cp p p c p q q V q E C Dq t p V p Estos términos RT involucran escalas no p p resueltas por los ( = gZ)
modelos globales
Ec. momento Ec. termodinámica
Cons. de vapor de agua
Ec. Continuidad (Div) Ec. Hidrostática
Ec. No Hidrostática
Discretizaciรณn de Ecuaciones
Parametrizaciones
Procesos de superficie Procesos radiativos
Convecciรณn (formaciรณn de nubes)
Capa planetaria
CONTENIDO 2. Re-escalamiento climรกtico regional
Modelo Climรกtico Global (MCG): >150 km Modelo Climรกtico Regional (MCReg): de 50 a 25 km MCG
Re-escalamiento: Modelación Climática Regional (MCReg) Downscaling MCG MCReg Hidrolología Uso de suelo/Veg Topografía Interacción Atm-tierra-mar
• Dinámico
(CORDEX: RegCM, WRF, RCA, PRECIS) • Estadístico (SDSM, RN, bias correction) • Híbrido (dinámico & estadístico) Utilidad
• Estudiar procesos físicos locales • Validar modelos, sensitividad • Generar escenarios climáticos relevantes para evaluaciones integradas de Vulnerabilidad, Impactos y Adaptación (VIA)
(Giorgi y Gutowski 2016)
Valor agregado del aumento de resoluciรณn Regional Climate Model (RCM) Assessments CORDEX Alpes: Sep-Nov Precipitaciรณn
Regional Climate Model Assessments Protocolo de (RCM) CORDEX Coordinated Regional Dynamical Experiment Coordinated Regional Dynamical Experiment (RegCM4, WRF, PRECIS, RCA) (CORDEX) and Integrated Model Assessments
Forzado con los mejores GCMs
Con Reanรกlisis y GCMs
(Giorgi y Gutowski 2015, 2016)
Regional Climate Model Assessments Regiones de (RCM) CORDEX
CAM
(Giorgi y Gutowski 2015, 2016)
Regional Climate (RCM) Assessments Fuentes deModel incertidumbre de las proyecciones regionales de cambio climรกtico Coordinated Regional Dynamical Experiment (CORDEX) and Integrated Model Assessments
(Giorgi y Gutowski 2016)
Procesos de relevancia regional Región CORDEX CAM: Mex - Centro América OMA
ODP Monzón
FFs
TSO
MSD
CLLJ
OEs
El Niño/La Niña
(m)
Intercomparación de 15 MCG: Proceso relevante: La Canícula
> 1000 msnm
CRU Obs
Ensamble (Cavazos et al. 2017)
Cambio estacional de la Precipitaciรณn (%) 2075-2099 menos 1961-2000 bajo RCP8.5
(Cavazos et al. 2017)
(W/m2) T(oC) 8.5 5.0o
4.5
2.5o
2.6
1.5o
Forzamiento W/m2
Concentraciรณn de CO2 (ppm)
Escenarios de emisiones 2000-2100 (RCPs) Utilizados en el 5ยบ Reporte del IPCC 2013
(Figs. 9 y 10, van Vuuren et al. 2011)
Cambio de temperatura el SE Assessments de MĂŠxico y Regional Climate Model en (RCM) Guatemala bajo 2 los escenarios de emisiĂłn de GEI Coordinated Regional Dynamical Experiment Ensamble de cambio de Temperatura (oC) (CORDEX) and Integrated Model Assessments 2075-2099 menos 1961-2000 bajo RCP8.5 RCP8.5
RCP4.5 > 1000 msnm
(Cavazos et al. 2017)
Modelos de Circulación Global del CMIP5 Qué GCMs simulan mejor el clima regional? 1. BCC-CSM1-1: Beijing Climate 6. GISS-E2-R: NASA Goddard
12. MIROC5: Atmosphere and Ocean Res. Inst., Japan
Center, China
Institute for Space Studies, USA
2. CanESM2: Canadian Centre
7. HadGEM2-ES: Met Office Hadley 13. MRI-CGCM3:
for Climate Modeling and Analysis
(MOHC), UK
Meteorological Res. Inst., Japan
3. CNRM-CM5: Centre National 8. INM: Institute of Numerical
14. MPI-ESM-LR:
de Recherches Meteorologiques, France
Mathematics, Russian Academy of Sciences
Max-Plank Institute, Germany
4. CSIRO-MK3-6: Australian
9. IPSL-CM5a-lr: Institut Pierre-
15. NorESM1: Norwegian
Commonwealth Scientific and Industrial Research Org.
Simon Laplace, France
Climate Center
5. GFDL-CM3: Geophysical
10. MIROC-ESM-Chem
22. En total 22 modelos
Fluid Dynamics Lab, USA
11. MIROC-ESM: Japan Agency for Marine-Earth Science & Technol.
El British Atmospheric Data Center (BADC), Gran Bretaña, es uno de los centros de distribución (http://badc.nerc.ac.uk/browse/badc/cmip5/data)
Intercomparación de 4 MCG 1979-2005: Proceso relevante: La Canícula
CRU GPCP
RegCM4-HadGEM_CAM
> 1000 msnm
ERA-Int
Cavazos and de Grau, 2014
Precipitation SE Mex & Guatemala
Regional Climate (RCM) Assessments Fuentes deModel incertidumbre de las proyecciones regionales de cambio climรกtico Coordinated Regional Dynamical Experiment (CORDEX) and Integrated Model Assessments
(Giorgi y Gutowski 2016)
Modelo RegCM Procesos relevantes: Alberca de agua cálida y CLLJ Índice de Temperatura superficial del océano
TNA – TNP = + Condiciones húmedas SE Mex y CAmer Se debilita el CLLJ, + CTs
(Fuentes-Franco et al. 2015)
Escenarios futuros de Precipitación (%) SE Mex y Centro América, 2070-2099 bajo el RCP8.5 HadGEM
RegCM
(Fuentes-Franco et al. 2015)
MPI
Acciones Estratégicas: Modelación regional • Hacer múltipes pruebas para seleccionar el mejor MCG que va a forzar a un modelo regional • Hacer multiples pruebas para seleccionar las mejores características de un modelo regional • Desarrollar de capacidades a escala regional a través de talleres de modelación, visitas académicas • Fortalecer la colaboración científica regional para estudiar procesos y desarrollar escenarios climáticos a escala regional y local • Promover proyectos regionales de modelación y de evaluación integrada VIA para diferentes sectores
MUCHAS GRACIAS! tcavazos@cicese.mx
DJF and JJA precipitation (mm/d) 1979-2005 OBS
HadGEM2
RegCM4_Had